Как искусственный интеллект может помочь медиа?

За последние два года запросы по теме «artificial intellegence» вошли в категорию «сверхпопулярных», по данным Google Trends. На самом деле, развитие роботизированных технологий уже воплощает классические фэнтези сюжеты в жизнь, и нейросети, способные помогать человеку в интеллектуальном труде, в частности в медиа сфере, – совсем не выдумка. Какие виды искусственного интеллекта существуют сейчас? Как ИИ способен сделать работу современных медиа эффективней? Разберёмся в этом материале. 

Искусственный интеллект: от прошлого к настоящему

Во время первой волны развития ИИ работа учёных была направлена на составление конкретных алгоритмов, на которые может шаг за шагом опираться компьютер. Подобная схема работает до сих пор. Так называемый «символический» ИИ применяется в сферах, где нет особых отклонений от порядка действий. Но этот подход совсем не универсальный и уже недостаточно гибкий. 

Вторая волна разработки ИИ – новый этап в изучении нейронных сетей. Теперь нейросети должны быть не просто запрограммированы человеком, но и работать по принципам функционирования мозга. Этапы деятельности такого ИИ можно описать так: некоторые входные данные преобразуются в сигналы, передаются по сети искусственных нейронов и формируют новые, выходные данные (ответы на входные). Учёные стали добавлять в ИИ всё больше нейронов и слоев, что позволяет системам производить обучение и решать глубокие, сложные задачи. Именно во время второй волны работы над ИИ механизмы стали применяться в беспилотных технологиях, имитациях игры или генетическом моделировании. Ещё одна сфера, в которой постепенно укрепляется искусственный интеллект, – это медиа. Посмотрим, какие проблемы решают нейросети в современном диджитал пространстве.

Искусственный интеллект в информагентствах

Информационные агентства всегда были один из наиболее востребованных видов СМИ. Именно они поставляют большую часть инфоповодов для переработки другими медиа. Работу информагентств отличают точность, оперативность и постоянная включённость в новостную повестку. В деятельности любых информационных агентств задействовано множество корреспондентов и редакторов, которые обеспечивают сбор, обработку контента и его распространение. Сейчас искусственный интеллект способен оптимизировать работу новостных организаций почти на каждом этапе. 

Сбор информации: как ИИ помогает искать материалы?

Главная сложность при сборе информации для публикации – это огромный объём данных, среди которого нужно найти подходящие факты и сведения. Сейчас на источник инфоповодов претендует почти любой блог или Telegram-канал. Действительно, социальные сети и другие базы данных, – очевидные ресурсы для поиска материалов.  Однако такие источники не всегда точны и репрезентативны. 

Чтобы сделать процесс поиска информации проще и быстрее, уже можно использовать искусственный интеллект. Во-первых, это новостные агрегаторы. Сейчас алгоритмы агрегаторов разрабатываются так, чтобы выдавать ответ на конкретный вопрос, а не множество ссылок лишь с упоминанием ключевых слов. 

Например, такая технология была создана командой OpenAI. Система называется ChatGPT: она позволяет последовательно подбирать ответ на вопрос пользователя, а также умеет анализировать собственные ошибки и отклонять неуместные запросы. Разработчики поисковой системы Яндекса утверждают, что алгоритмы, которые помогают пользователю получить точный ответ на вопрос, экономят потребителям информации около 20 тыс. часов в сутки. 

Ещё одна технология, которая может значительно помочь процессу сбора информации – компьютерное зрение. Уже сейчас такую систему использует, например, агентство Reuters. С помощью автоматизированного анализа видеоархивов нейросети генерируют транскрипции материалов и точные таймкоды. Так сотрудникам информагентства гораздо проще искать нужные для публикации отрывки. Кроме того, компьютерное зрение распознаёт, какие общественные деятели есть на видео. 

Генерация контента: может ли ИИ делать качественные материалы?

На сборе информации деятельность информагентств не заканчивается. Не менее трудоемкий процесс – сделать из подобранных фактов полноценную новость. С помощью ИИ действительно можно сократить количество текстов, для написания которых требуется человек. 

Например, китайское информагентство Xinhua использовало компьютерное зрение в сочетании с алгоритмами нейросетей и перестроило саму структуру новостного отдела. Xinhua удалось сделать процесс создания репортажей в режиме реального времени быстрее и удобнее, задействовав в нем и человека, и роботизированные технологии одновременно. 

Алгоритмы для написания новостей используются и в СМИ The Washington Post. В 2016 году издание опубликовало 850 статей, написанных искусственным интеллектом. Удобство использования ИИ в написании текстов, основанных на конкретных фактах, в том, что стиль материалов информагентств должен быть нейтральным и объективным. В этом помогает беспристрастность и точность алгоритмов. 

Качество текстов при работе ИИ при этом не падает. Это доказал, например, сервис Сopymatic. Именно с помощью искусственного интеллекта на платформе публикуются уникальные материалы, которые могут использоваться и в авторских текстах, и в медиа материалах. Сopymatic сейчас доступен на пяти языках: английском, испанском, французском, немецком и хинди. 

Кроме создания текстов, искусственный интеллект используется и для генерации изображений. Команда OpenAI разработала сервис DALL-E 2, который может создавать картинку для материала по ключевым словам. Технология удобна тем, что решает проблему авторских прав. DALL-E 2 генерирует нейтральное изображение для сопровождения текстов, где не требуется демонстрировать какие-то реальные объекты. Конечно, технология не универсальна. Например, к материалу о военных действиях потребуется фотоснимок, а не сгенерированная иллюстрация, с целью избежать недостоверно изображения. Тем не менее, для новостей, например, об изменении цен на продукт или о других темах, не требующих фотографии, ИИ сгенерирует изображение с абстрактным предметом, а не с брендированной продукцией определённого производителя. 

Корректировка и редактура: Главред и Grammarly

Готовая новость в информагентствах неизменно проходит редакторскую проверку. На этом этапе человеческий фактор играет особую роль: редактор может не заметить опечатку или ошибку в тексте. Искусственный интеллект помогает решить эту проблему. Например, русскоязычный сайт Главред выделяет некорректности в материале и помогает повысить его читаемость. Англоязычная платформа с похожим функционалом – Grammarly.

ИИ в работе с видео и музыкой 

Искусственный интеллект также может использоваться для создания и улучшения видеоновостей. Технология способна анализировать текстовые данные, к которым нужно сгенерировать видео, а затем смонтировать имеющиеся видеоматериалы так, чтобы они соответствовали новости. 

Ещё одна функция, которую предоставляет ИИ, – цифровой ведущий. Как правило, диджитал аватар генерируется специально под запрос пользователя, а затем ведущий представляет необходимые материалы в видеоформате. Компания Synthesia, среди клиентов которой агентства Reuters и BBC, уже предоставляет услугу цифрового ведущего. Аналогичную функцию на российском медиарынке предоставляет Сбер. Цифровой персонаж Сбера «Елена» даже транслировалась как соведущая на канале РБК в 2021 году.  

Вместе с появлением технологии искусственно сгенерированного ведущего усугубилась и проблема создания дипфейков. Дипфейк – это продукт наложения изображения на видео, который может использоваться в некорректных целях и вводить зрителей в заблуждение. 

Также ИИ способен создавать не только видео, но и музыкальный контент. Технология напоминает подбор иллюстрации для текста, только в случае с аудио, ИИ анализирует ключевые слова материала и находит музыку, подходящую под подкаст, видеоролик или, например, музыкальное сопровождение в общественных местах, ресторанах и кафе. Пример сервиса по генерации музыки – AIVA.

Распространение контента с помощью алгоритмов

Следующий этап в работе информагентств, который доставляет информацию пользователям, –  это её распространение. Основа дистрибуции контента в медиа пространстве сейчас – персонализированный подход. Чаще всего мы встречаем его в социальных сетях или на стриминговых платформах, как, например, в онлайн-сервисе Netflix, где подписчику рекомендуют контент, который может понравиться именно ему. Персонализированное распространение – одна из функций ИИ и в случае информагентств. С помощью алгоритмов машинного обучения искусственный интеллект считывает демографические данные и поведение пользователя в онлайн пространстве и предлагает материалы, которые могут быть интересны пользователю. Тем не менее, эта технология влияет на создание «информационных пузырей»: в какой-то момент в нашей ленте могут появляться только тот контент, к которому мы привыкли. Подобный аспект отмечал, например, веб-дизайнер Артемий Лебедев относительно функционала Фейсбука как одного из источников информации. 

Кроме того, ИИ может фильтровать контент, который распространяется в медиа. Например, в Федеральной комиссии по связи США есть отдельное положение об обнаружении «некорректной» информации, и эта деятельность в основном осуществляется именно нейросетями. Весь контент проходит через автоматизированный сервис модерации перед публикацией. 

Менеджмент и бухгалтерия: ИИ вместо рутинной работы

В 2020 году компания Warner Bros. заключила контракт с сервисом Cinelytic, который с помощью ИИ оценивает перспективность кинопроектов, уровень популярности звезд, которые в них снимаются и рейтинги ожидания. Так Warner Bros. могут эффективнее принимать решение о том, когда назначать дату выхода фильма или как лучше проводить PR-кампанию. Подобным образом ИИ может оптимизировать и работу информационных агентств. 

Например, система ChatGPT от команды Open AI помогает решать некоторые рутинные задачи менеджмента новостных агентств, на которые сотрудники тратят часть рабочего времени. Программа ChatGPT способна составлять юридические документы, требования к вакансиям, а также заниматься проектной документацией, рассылками и другой внутренней работой. Подобная технология работает, например, в британском банковском сервисе ANNA. Это платформа по автоматизированному ведению налогового учета. Так как любое информагентство – юридическое лицо, то искусственный интеллект мог бы решать задачи, связанные с бухгалтерией и финансовой деятельностью внутри агентства. 

Когда ИИ сможет работать в информационных агентствах?

Несмотря на то, что технологии искусственного интеллекта могут применяться практически на всех этапах работы над контентом в информагентствах, сейчас ИИ задействован далеко не во всех новостных организациях России. Какие факторы и аспекты влияют на это?

Во-первых, сложность в восприятии искусственного интеллекта сотрудниками редакций. Согласно Александру Остревальдеру и Иву Пинье, авторам работы «Построение бизнес-моделей», одно из главных препятствий внедрения инноваций и новых бизнес-моделей – не сами технологии и их сложность, а люди и институты, которые задают правила жизни. 

Для того, чтобы ИИ стал применяться в информагентствах повсеместно, этот процесс должен приниматься самим коллективом СМИ. Сложность в том, что многие воспринимают ИИ как полную замену человеческого фактора, когда на самом деле это лишь эффективное дополнение и помощь, возможность не тратить ресурсы на рутинные задачи и сэкономить силы редакции. 

Кроме того, стоимость разработки и внедрения ИИ должна соответствовать финансовым возможностям СМИ. Этот аспект осложнен тем, что не все редакции уверены в том, что использование технологий будет экономически выгодным, несмотря на очевидное повышение конкурентоспособности информагентства. По данным глобального исследования PwC, потенциальный вклад в мировую экономику искусственного интеллекта составит 15,7 триллионов долларов.  Технологии ИИ способны обеспечить рост национальных экономик на 26%, однако это не отменяет риски, на которые пойдут информагентства, внедряя в работу редакции нейросетевой функционал. 

автор: Полина Карасева